CN107844383A - 一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法,在充分利用网络化的优势下,通过将变电站结合站控层MMS信息中保护动作、保护告警以及开关刀闸变位等信息与comtrade录波文件中模拟量采样值以及开关量采样值信息形成融合模型,在融合模型中进行横向分析和纵向分析,并对分析结果进行展示和记录,从而全方位评估开关刀闸变位、保护行为的正确性,定位事故发生的必然性和偶然性,为运行维护提供重要的参考资料。
Description
技术领域
本发明涉及电力故障智能分析领域,更具体地,涉及一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法。
背景技术
随着智能变电站推广建设,智能变电站呈现出设备建模标准化、二次系统网络化、一次设备智能化等特征。智能变电站技术的发展在改变变电站组织形态的同时,也给变电站二次系统的信息获取方式、信息交互方法、保护控制原理等带来改变,智能变电站技术背景下电网故障分析涌现出面向网络化、平台化、智能化的新原理、新方法。
现时,有多种根据comtrade录波文件进行电力故障智能分析方法,这些方法主要是以comtrade录波文件为分析原始材料,根据录波文件把故障信息从时间轴上进行有序还原和可视化显示,还原整个故障系统的信息。但是这些方法尚未充分使用变电站多源数据的优势,难以从多个角度还原故障系统的事件时间发生顺序或从多个方面相互核对故障发生时保护动作、保护告警以及开关刀闸变位的正确性。
发明内容
本发明的目的是解决目前现有技术难以为从多个角度还原故障系统的缺陷,提出一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法。
为实现以上发明目的,采用的技术方案是:
一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法,包括以下步骤:
S1:载入数据库文件;
S2:获取站控层MMS信息的InformationReport服务报文;
S3:解析InformationReport中AccessResults,并从中获取MMS信息要素;其中MMS信息要素包括保护动作列表、保护告警列表和开关刀闸位置变位列表;
S4:载入comtrade录波文件;
S5:从comtrade录波文件中获取comtrade录波文件要素;其中comtrade录波文件要素包括模拟通道采样值列表和开关量通道状态值列表;
S6:根据步骤S3和步骤S5所得信息要素融合模型数据库;
S7:根据融合模型进行故障分析;
S8:分析结果展示;
S9:分析结果记录。
优选的是,步骤S1所述数据库为Microsoft SQL Server数据库,数据库文件包括SSD文件或SCD文件。
其中步骤S3中保护动作列表包括保护动作状态值和保护动作时间;保护告警列表包括保护告警内容和保护告警时间;开关刀闸位置变位列表包括开关位置变位时间、开关位置变位状态值、刀闸位置变位状态值和刀闸位置变位时间。
其中步骤S5所述模拟通道采样值列表包括采样时间、采样值和计算值;开关量通道状态值列表包括采样时间和采样状态。
其中步骤S4所述录波文件包括CFG文件和DAT文件。
优选的是,步骤S6所述融合模型还包括一次设备名。
其中步骤S7所述故障分析包括横向故障分析和纵向故障分析;其中横向故障分析包括1)对故障发生前后,变电站内各一次设备的电压电流、开关刀闸位置进行核对分析,2)通过对电压电流的保护计算验证保护动作及告警的正确性;纵向故障分析包括根据站控层MMS信息进行事故发生顺序的整理以及相同或类似事故发生的频次统计。
其中所述横向故障分析中首先把comtrade录波文件中所得的一次电压电流和开关刀闸位置进行核对分析,分析方法具体为:计算一次电压电流数值与开关刀闸闭合阀值、开关刀闸打开阀值的大小比较;
当U>Uclose且Iopen>I>Iclose时,开关刀闸为闭合,则核对结果为正确;
当U<Uopen且I>Iopen时,开关刀闸为打开,则核对结果为正确;
当U>Uclose且Iopen>I>Iclose时,开关刀闸为打开,则核对结果为错误;
当U<Uopen且I>Iopen时,开关刀闸为闭合,则核对结果为错误;
其中,Uclose为开关刀闸闭合电压阀值,Uopen为开关刀闸打开电压阀值,Uclose>Uopen;Iopen为开关刀闸打开电流阀值,Iclose为开关刀闸闭合电流阀值,Iopen>Iclose。电压阀值和电流阀值都是根据保护整定值确定;
然后从comtrade录波文件中提取故障时段的电压采样值和电流采样值,针对不同的保护原理进行计算(如距离保护,进行阻抗计算)查看计算结果是否符合保护定值要求。同时通过对电压采样值和电流采样值的计算得出故障类型,把故障类型结果与告警中的故障类型作比较,查看保护告警的正确性。
优选的是,所述纵向故障分析中根据站控层MMS信息对事故发生的顺序按照时间整理包括根据融合模型中保护动作时间和保护告警时间对事故中发生的时间排序,其中保护动作时间作为主事件,保护告警作为备注事件。
优选的是,步骤S9所述分析结果记录包括按日期记录和按事故原因记录,其中按事故原因记录时,记录格式为“一次设备名-事故原因”。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明在智能变电站技术基础上提出一种融合站控层MMS信息与comtrade录波文件的故障分析方法,在充分利用网络化的优势下,通过将变电站结合站控层MMS信息中保护动作、保护告警以及开关刀闸变位等信息与comtrade录波文件中模拟量采样值以及开关量采样值信息形成融合模型,在融合模型中综合判断故障的开关刀闸位置、保护动作及其告警的正确性,并整理事故发生的顺序、统计相关事故发生频次,从而全方位评估开关刀闸变位、保护行为的正确性,定位事故发生的必然性和偶然性,为运行维护提供重要的参考资料。
附图说明
图1为一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法流程图;
图2为MMS信息与Comtrade录波文件融合模型建立方法流程图;
图3为MMS信息与comtrade录波文件的融合模型信息层级结构图;
图4为纵向故障分析时事故发生顺序整理图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
站控层MMS信息主要指通过智能变电站站控层网络获取到的二次设备MMS报文信息,包括保护及测控设备的保护动作、保护告警、遥信变位、保护遥测等信息,其信息具备时间标签,能够表明事件发生的先后顺序,并易于进行信息统计。
comtrade录波文件主要是指针对智能变电站过程层层网络所获取到的一次设备电压电流、开关刀闸位置等信息而生产的文件,其特点是事件触发,连续记录,便于做单次的事故分析。comtrade录波文件共有四个文件组成:以HDR为文件扩展名的头文件(以下简称为HDR文件),以CFG为文件扩展名的配置文件(以下简称为CFG文件),以DAT文件扩展名的数据文件(以下简称为DAT文件),以INF为文件扩展名的信息文件(以下简称为INF文件)。
一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法,如图1所示,包括以下步骤:
S1:载入数据库文件;
S2:获取站控层MMS信息的InformationReport服务报文;
S3:解析InformationReport中AccessResults,并从中获取MMS信息要素;其中MMS信息要素包括保护动作列表、保护告警列表和开关刀闸位置变位列表;
S4:载入comtrade录波文件;
S5:从comtrade录波文件中获取comtrade录波文件要素;其中comtrade录波文件要素包括模拟通道采样值列表和开关量通道状态值列表;
S6:根据步骤S3和步骤S5所得信息要素融合模型数据库;
S7:根据融合模型进行故障分析;
S8:分析结果展示;
S9:分析结果记录。
步骤S1所述数据库为Microsoft SQL Server数据库,数据库文件包括SSD文件或SCD文件。
请参考图2,图2为MMS信息与Comtrade录波文件融合模型建立方法流程图。
二次设备通过MMS信息的InformationReport服务报文向监控后台报告保护动作、保护告警以及开关刀闸变位等信号。获取电网故障事件发生的时间[t1,t2]内MMS信息的InformationReport服务报文,首先从AccessResults的Data-reference中获取该报文传输的数据集的当前值名称;然后从AccessResults的Value中获取具体的保护动作、保护告警以及开关刀闸变位的当前值;同时从AccessResults的DatSet中解析发出该服务报文的二次设备的装置名(IEDName)及其逻辑节点(LNode)。根据二次设备的装置名在SCD(或SSD文件中)寻找相关联的一次设备名,在SCD文件中寻找Substation下包含对应IEDName的LNode,从该LNode所关联的ConductingEquipment中定位一次设备名。根据一次设备名,在comtrade录波文件的CFG文件中寻找该一次设备名对应的录波通道编号,然后在comtrade录波文件的DAT文件对应的录波通道编号中获取对应的模拟量采样值或开关量状态值。由此可知,Data-reference中对应的数据集当前值名称及对应的Value中是可以把保护动作、保护告警以及开关刀闸变位等信息对应到具体的一次设备上,而根据一次设备名字可以从comtrade录波文件中定位对应的录波通道,从而以一次设备名字作为连接点,把MMS信息中的保护动作、保护告警以及开关刀闸变位与comtrade录波文件中的录波通道相关联。根据以上方法获取融合模型相关信息,建立以数据表为载体MMS信息和comtrade录波文件的融合模型。
如图3所示,MMS信息与comtrade融合模型包括三部分:一次设备名,MMS信息要素,comtrade录波文件要素。一次设备名用于区分不同研究对象,是融合模型的主要特征。MMS信息要素包括保护动作信息列表、保护告警信息列表和开关刀闸位置变位列表,其中保护动作列表可分为保护动作状态值、保护动作时间,保护告警列表可分为保护告警内容、保护告警时间,开关刀闸位置变位列表可分为开关位置变位状态值、开关位置变位时间、刀闸位置变位状态值和刀闸位置变位时间。comtrade录波文件要素包括模拟通道采样值列表和开关量通道状态值列表,其中模拟量通道采样值列表包括采样值时间、采样值和计算值,开关量通道采样值列表包括采样值时间和采样值状态。
利用融合模型中已经获得的要素,进行横向故障分析和纵向故障分析。横向故障分析把comtrade录波文件中所得的一次电压电流和开关刀闸位置进行核对分析。分析方法具体为:计算一次电压电流数值与开关刀闸闭合阀值、开关刀闸打开阀值的大小比较。
当U>Uclose且Iopen>I>Iclose时,开关刀闸为闭合,则核对结果为正确;
当U<Uopen且I>Iopen时,开关刀闸为打开,则核对结果为正确;
当U>Uclose且Iopen>I>Iclose时,开关刀闸为打开,则核对结果为错误;
当U<Uopen且I>Iopen时,开关刀闸为闭合,则核对结果为错误。
其中,Uclose为开关刀闸闭合电压阀值,Uopen为开关刀闸打开电压阀值,Uclose>Uopen;Iopen为开关刀闸打开电流阀值,Iclose为开关刀闸闭合电流阀值,Iopen>Iclose。电压阀值和电流阀值都是根据保护整定值确定。
横向故障分析同时对电压电流的保护计算验证保护动作及告警的正确性。分析的具体方法为:从comtrade录波文件中提取故障时段的电压采样值和电流采样值,针对不同的保护原理进行计算(如距离保护,进行阻抗计算)查看计算结果是否符合保护定值要求。同时通过对电压采样值和电流采样值的计算得出故障类型,把故障类型结果与告警中的故障类型作比较,查看保护告警的正确性。
纵向故障分析根据站控层MMS信息对事故发生的顺序按照时间整理,根据融合模型中保护动作时间和保护告警时间对事故中发生的时间排序,其中保护动作时间作为主事件,保护告警作为备注事件进行整理,展示形式如图4所示。
纵向故障分析根据融合模型中保护告警内容提取事故的类型,形成以一次设备为对象的事故类(如#1主变-单相接地故障事故类),然后根据保护告警信息把本次事故归入对应的事故类中,记录进融合模型数据库中,从而增加记录形成统计。
对故障分析结果进行记录,记录方式包括按日期记录和按事故原因记录。(当按事故原因记录时,记录格式为“一次设备名-事故原因”,如#1主变-单相接地故障)记录以便于纵向故障分析中的频次统计与类似事故统计,并能够日后查询。
显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:载入数据库文件;
S2:获取站控层MMS信息的InformationReport服务报文;
S3:解析InformationReport中AccessResults,并从中获取MMS信息要素;其中MMS信息要素包括保护动作列表、保护告警列表和开关刀闸位置变位列表;
S4:载入comtrade录波文件;
S5:从comtrade录波文件中获取comtrade录波文件要素;其中comtrade录波文件要素包括模拟通道采样值列表和开关量通道状态值列表;
S6:根据步骤S3和步骤S5所得信息要素融合模型数据库;
S7:根据融合模型进行故障分析;
S8:分析结果展示;
S9:分析结果记录。
2.根据权利要求1所述的一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法,其特征在于,步骤S1所述数据库为Microsoft SQL Server数据库,数据库文件包括SSD文件或SCD文件。
3.根据权利要求1所述的一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法,其特征在于,步骤S3中保护动作列表包括保护动作状态值和保护动作时间;保护告警列表包括保护告警内容和保护告警时间;开关刀闸位置变位列表包括开关位置变位时间、开关位置变位状态值、刀闸位置变位状态值和刀闸位置变位时间。
4.根据权利要求1所述的一种基于站控层信息和录波文件融合模型的故障分析方法,其特征在于,步骤S5所述模拟通道采样值列表包括采样时间、采样值和计算值;开关量通道状态值列表包括采样时间和采样状态。
5.根据权利要求1所述的一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法,其特征在于,步骤S4所述录波文件包括CFG文件和DAT文件。
6.根据权利要求1所述的一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法,其特征在于,步骤S6所述融合模型还包括一次设备名。
7.根据权利要求1所述的一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法,其特征在于,步骤S7所述故障分析包括横向故障分析和纵向故障分析;其中横向故障分析包括1)对故障发生前后,变电站内各一次设备的电压电流、开关刀闸位置进行核对分析,2)通过对电压电流的保护计算验证保护动作及告警的正确性;纵向故障分析包括根据站控层MMS信息进行事故发生顺序的整理以及相同或类似事故发生的频次统计。
8.根据权利要求7所述的一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法,其特征在于,所述横向故障分析中首先把comtrade录波文件中所得的一次电压电流和开关刀闸位置进行核对分析,分析方法具体为:计算一次电压电流数值与开关刀闸闭合阀值、开关刀闸打开阀值的大小比较;
当U>Uclose且Iopen>I>Iclose时,开关刀闸为闭合,则核对结果为正确;
当U<Uopen且I>Iopen时,开关刀闸为打开,则核对结果为正确;
当U>Uclose且Iopen>I>Iclose时,开关刀闸为打开,则核对结果为错误;
当U<Uopen且I>Iopen时,开关刀闸为闭合,则核对结果为错误;
其中,Uclose为开关刀闸闭合电压阀值,Uopen为开关刀闸打开电压阀值,Uclose>Uopen;Iopen为开关刀闸打开电流阀值,Iclose为开关刀闸闭合电流阀值,Iopen>Iclose。电压阀值和电流阀值都是根据保护整定值确定;
然后从comtrade录波文件中提取故障时段的电压采样值和电流采样值,针对不同的保护原理进行计算(如距离保护,进行阻抗计算)查看计算结果是否符合保护定值要求。同时通过对电压采样值和电流采样值的计算得出故障类型,把故障类型结果与告警中的故障类型作比较,查看保护告警的正确性。
9.根据权利要求7所述的一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法,其特征在于,所述纵向故障分析中根据站控层MMS信息对事故发生的顺序按照时间整理包括根据融合模型中保护动作时间和保护告警时间对事故中发生的时间排序,其中保护动作时间作为主事件,保护告警作为备注事件。
10.根据权利要求1所述的一种基于站控层信息与录波文件融合模型的故障分析方法,其特征在于,步骤S9所述分析结果记录包括按日期记录和按事故原因记录,其中按事故原因记录时,记录格式为“一次设备名-事故原因”。
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Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107844383B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108920681A (zh) * | 2018-07-11 | 2018-11-30 | 东方电子股份有限公司 | 一种基于启发式判断的配电网运行数据质量检测方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070112446A1 (en) * | 2005-11-14 | 2007-05-17 | General Electric Company | Systems and methods for capturing data within an intelligent electronic device |
CN101833442A (zh) * | 2009-03-13 | 2010-09-15 | 华东电网有限公司 | 一种goose和mms事件量信息可视化融合方法 |
CN103840554A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-06-04 | 国电南京自动化股份有限公司 | 一种智能变电站分布式故障录波与网络分析系统 |
CN104122485A (zh) * | 2014-07-23 | 2014-10-29 | 国网天津市电力公司 | 基于录波文件的线路故障分析 |
CN104297607A (zh) * | 2014-10-31 | 2015-01-21 | 上海毅昊自动化有限公司 | 继电保护定值安全性和灵敏性检测系统 |
CN104463707A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-03-25 | 国网安徽省电力公司 | 一种基于故障录波的保护动作信息分析方法 |
CN104535893A (zh) * | 2014-12-23 | 2015-04-22 | 国家电网公司 | 一种基于细粒度模型的电网故障处理装置及其处理方法 |
CN105353753A (zh) * | 2015-12-04 | 2016-02-24 | 国网冀北电力有限公司 | 基于多源录波文件的保护动作行为智能分析方法 |
-
2017
- 2017-11-09 CN CN201711098217.0A patent/CN107844383B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070112446A1 (en) * | 2005-11-14 | 2007-05-17 | General Electric Company | Systems and methods for capturing data within an intelligent electronic device |
CN101833442A (zh) * | 2009-03-13 | 2010-09-15 | 华东电网有限公司 | 一种goose和mms事件量信息可视化融合方法 |
CN103840554A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-06-04 | 国电南京自动化股份有限公司 | 一种智能变电站分布式故障录波与网络分析系统 |
CN104122485A (zh) * | 2014-07-23 | 2014-10-29 | 国网天津市电力公司 | 基于录波文件的线路故障分析 |
CN104297607A (zh) * | 2014-10-31 | 2015-01-21 | 上海毅昊自动化有限公司 | 继电保护定值安全性和灵敏性检测系统 |
CN104463707A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-03-25 | 国网安徽省电力公司 | 一种基于故障录波的保护动作信息分析方法 |
CN104535893A (zh) * | 2014-12-23 | 2015-04-22 | 国家电网公司 | 一种基于细粒度模型的电网故障处理装置及其处理方法 |
CN105353753A (zh) * | 2015-12-04 | 2016-02-24 | 国网冀北电力有限公司 | 基于多源录波文件的保护动作行为智能分析方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108920681A (zh) * | 2018-07-11 | 2018-11-30 | 东方电子股份有限公司 | 一种基于启发式判断的配电网运行数据质量检测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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